論文の概要: Qwen-VL: A Frontier Large Vision-Language Model with Versatile Abilities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12966v1
• Date: Thu, 24 Aug 2023 17:59:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-25 12:45:35.712047
• Title: Qwen-VL: A Frontier Large Vision-Language Model with Versatile Abilities
• Title（参考訳）: Qwen-VL:Versatile Abilitiesを持つフロンティア大型視線モデル
• Authors: Jinze Bai, Shuai Bai, Shusheng Yang, Shijie Wang, Sinan Tan, Peng Wang, Junyang Lin, Chang Zhou, Jingren Zhou
• Abstract要約: 本稿では,大規模な視覚言語モデルであるQwen-VLシリーズを紹介する。 Qwen-VLとQwen-VL-Chatは、画像キャプション、質問応答、視覚的ローカライゼーション、フレキシブルなインタラクションといったタスクで顕著なパフォーマンスを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.41822115096741
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce the Qwen-VL series, a set of large-scale vision-language models designed to perceive and understand both text and images. Comprising Qwen-VL and Qwen-VL-Chat, these models exhibit remarkable performance in tasks like image captioning, question answering, visual localization, and flexible interaction. The evaluation covers a wide range of tasks including zero-shot captioning, visual or document visual question answering, and grounding. We demonstrate the Qwen-VL outperforms existing Large Vision Language Models (LVLMs). We present their architecture, training, capabilities, and performance, highlighting their contributions to advancing multimodal artificial intelligence. Code, demo and models are available at https://github.com/QwenLM/Qwen-VL.
• Abstract（参考訳）: テキストと画像の両方を知覚し理解するために設計された大規模視覚言語モデルであるQwen-VLシリーズを紹介する。 Qwen-VLとQwen-VL-Chatを組み合わせたこれらのモデルは、画像キャプション、質問応答、視覚的ローカライゼーション、フレキシブルなインタラクションといったタスクにおいて、優れたパフォーマンスを示す。 評価は、ゼロショットキャプション、視覚的または文書的な視覚的質問応答、接地など幅広いタスクをカバーする。 本稿では,Qwen-VLが既存のLarge Vision Language Models(LVLM)より優れていることを示す。 我々は、そのアーキテクチャ、トレーニング、能力、パフォーマンスを示し、マルチモーダル人工知能の進歩への貢献を強調する。 コード、デモ、モデルはhttps://github.com/qwenlm/qwen-vlで入手できる。

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